背景

本文分享的是 Bytedoc 3.0 关于集群交给方面的内容以及一些云原生的实践：怎么将 Bytedoc 3.0 与云原生的才能结合起来，交给用户一个开箱即用的集群，与软件层的才能相匹配，最大化展示 Bytedoc 3.0 具有的“弹性”才能。

面临的问题

数据库服务的运用者有两方：用户（事务）和 DBA（运维），运维才能不断增强，才能给用户更好的服务体验。

用户需求

ByteDoc 3.0：MongoDB 云原生实践

运维需求

ByteDoc 3.0：MongoDB 云原生实践

方针与思路

方针

为了解决上述问题，Bytedoc 3.0 软件层已经完结了相关的才能，咱们需求在交给层供给类似的才能，以匹配整体的“弹性”才能：

方针 1：数据库能快速扩展/康复从库，秒级扩展数据库的读才能。扩容从库实例自动化程度要高，扩容速度尽可能快；

方针 2：核算资源能够按需扩展。对核算密集型事务，能快速扩展核算资源，而且能分配更多的资源供用户运用，匹配实际负载；

方针 3：提高核算/存储资源运用率，降低事务运用本钱。

方针 4：更规范的交给才能与更高的交给质量，给用户供给更好的数据库服务。

完结思路

咱们经过“Kubernetes 云原生”化来完结咱们的方针：

Kubernetes 是业界通用的，用于自动布置，扩展和办理容器化应用程序的开源编列系统。简略地说，它能够系统化地打包、运行、办理你的服务，在这里是 Bytedoc 数据库服务。这使得咱们能够结合已有的运维经历和业界通用服务交给/办理解决计划，供给更好的、更高质量的数据库服务，以发挥 Bytedoc 3.0 十足的”弹性”才能

在ByteDoc 1.0时期，大多数数据库服务实例是直接布置到虚拟机上的，资源的分配受限于虚拟机规格的区分，无法灵敏地、按需求分配机器资源，导致大部分的机器资源闲暇出来，无法得到有用运用；一起，由于核算与存储的资源绑定，在 1.0 的自研布置平台中，完结容器化布置好不简单，虚拟机布置的计划就一直保存下来。

直到ByteDoc 3.0的出现，将数据下沉存储层，交给服务时，更多重视核算层方面的资源分配，使得容器化布置方式可行。结合 Kubernetes 对容器布置与办理的解决计划，咱们将容器大部分自动化办理操作交由给 Kubernetes 操控器办理，专注于 ByteDoc 3.0 服务编列进程，如集群布置、从库扩容等，以充分发挥 3.0 的”弹性”才能。

云原生实践

服务云原生化，实际上是一个“搬迁”的进程，将原有服务打包、运行、办理才能，以 Kubernetes 供给的解决计划为规范，重现出来。

在 Kubernetes 中，咱们把 ByteDoc 3.0 集群界说为一种定制资源（CustomResource）。供给数据库服务，实际上便是创立了一种资源；和 K8s 内置的工作负载资源一样，定制资源也需求一个操控器来进行办理，一般把这类操控器称作 Operator。

所以，ByteDoc 3.0 云原生实践的关键是构建 ByteDoc Operator。

Kubernetes 基本概念

容器化布置

前面提到，Kubernetes 是一个容器编列系统，首要的职责是办理容器生命周期，所以实际的应用程序应该提早打包成一个容器镜像，以便于交给给 K8s 来运用。

Pod

kubernetes.io/zh/docs/con…

咱们打包好的容器最终会运行在 Pod 中，由 Pod 办理起来。

Pod 是 K8s 中内置的最基本的资源之一，也是最小布置的核算单元，能够类比于一些同享机器资源的容器组。

假如一个 Pod （内的容器）因异常导致退出，一般状况下，这个 Pod 会被删去毁掉，高档 workload 会新建一个全新的 Pod 来替代它，而不是“重启”该 Pod。

高档 workload

一般状况下，咱们构建的 Operator 不会去直接创立 Pod；而是运用 K8s 供给的高档 workload 资源，他们会帮咱们把 Pod 创立出来，并供给一些基本的资源办理才能。

Deployment：

  • 维护一组给定数量的、完全相同的 Pod，一般用于无状况服务。

StatefulSet：

  • 相同维护一组 Pod，特别的是，每个 Pod 都有安稳的网络标明；在此情景下，假如一个 Pod 被毁掉重建，在外部运用者看来，该 Pod 是进行“重启”了，所以一般用于有状况的服务。

怎么与 K8s 交互

Kubernetes 操控面的中心是 API 服务器。API 服务器负责供给 HTTP API，以供用户、集群中的不同部分和集群外部组件彼此通讯。

一般而言，咱们与 K8s 交互是经过“声明式”，而非“动作指令式”。

#sample.yaml
apiVersion:apps/v1
kind:Deployment
metadata:
name:nginx-deployment
spec:
selector:
matchLabels:
app:nginx
minReadySeconds:6
template:
metadata:
labels:
app:nginx
spec:
containers:
-name:nginx
image:nginx:1.14.2
ports:
-containerPort:80

ByteDoc 3.0 在 Kubernetes 上的架构

ByteDoc 3.0：MongoDB 云原生实践

（ByteDoc 经典架构，由三部分组成）

mongos：

  • 代理层，负责转发、简略处理用户恳求；
  • 需求感知 Config Server，从中获取 Shard 的拓扑；

config server：

  • 仿制集方式，区分主从；
  • 存储集群元信息，包含每个 shard 内实例的地址；

shard：

  • 仿制集方式，区分主从；
  • server 层，处理用户恳求；

ByteDoc 3.0：MongoDB 云原生实践

  • mongos – deployment，对应无状况的服务
  • config server/shard – statefulset，对应有状况的服务

关于 mongo 的仿制集，仿制集成员需求用一个网络标明（host、dns、服务发现、headless service 等）注册进装备中，才能与其他仿制集成员进行通讯；所以在这里，咱们运用 StatefulSet 供给的安稳的网络标明作为成员名称，保证数据库实例（对应的 pod）毛病康复后，以相同的身份加入到仿制集中，正常地供给服务。

联邦方式

多机房场景下的架构

实际上，上述 ByteDoc 3.0 集群是在单机房下的架构，在线上出产环境中，还要考虑多机房容灾的场景；在多机房场景下，咱们希望一个 3 副本的集群，每个核算实例是分别布置在不同的机房，但是这些副本又是需求在同一个仿制集中的，在参考了几种跨 K8s 计划后，咱们采取了下面的多机房架构：

ByteDoc 3.0：MongoDB 云原生实践

有哪些候选的跨 K8s 的计划？

  1. 社区供给的 Federation V1 计划（deprecated，后续改进为 V2 计划）

    首要供给两个首要才能来支撑办理多个集群：跨集群同步资源 & 跨集群服务发现

  2. 云原生 SRE 团队供给的通用 operator 计划

...
spec:
charts:
-name:nginx
chart:charts/nginx
values:'"replicaCount":"{{.replica_count|default1}}"'
cluster:
-placement:
-names:
-cluster-sample
execJobs:
-name:ls
command:
-ls
-"-l"
mustBefore:
-chart.nginx
var:
replica_count:'2'
  • 界说一系列的 chart、K8s 集群、履行使命、变量
  • 经过通用 operator 在多个 K8s 集群上完结资源布置、使命履行
  1. MongoDB 官方供给的跨 K8s 计划
  • 经过 mongodb 额外的 k8s-agent 完结跨 K8s 集群场景下，仿制集与集群的构建
  • 代码未开源

为什么选择了现在这种计划？

咱们当时的计划实际上和社区的 Federation 计划比较类似，经过以下的才能建立完好的 ByteDoc 3.0 集群：

  • 资源仿制：operator 衔接 worker K8s，创立基本相同的资源
  • 服务发现：分详细的网络场景，假如运用 overlay 网络，能够运用社区支撑的无头服务（headless service）；假如是走 underlay 网络，则需求额外的服务发现才能
  • 组建 ByteDoc 集群：将实例组建为集群的中心逻辑，比较复杂，不太简单经过使命的方式完结

因此，咱们选择这种 Meta Operator 的计划，经过 worker K8s 创立资源，后续 Operator 完结集群的建立工作。

到达希望状况

spec:
global:
chartVersion:"1.0.0.0"
bytedocVersion:"3.0"
image:"example_image"
mongos:
replicaCount:2
resources:
limits:
cpu:"4"
memory:2Gi
requests:
cpu:"1"
memory:1Gi
shard:
shardsCount:1
replicaCount:4
...
config:
replicaCount:3
...
placement:
-name:vdc1
vdc:"vdc1"

那么 ByteDoc Operator 究竟履行了什么逻辑呢？Operator 其实也满意 K8s 操控器的规划理念，也便是，每个资源方针有一个希望状况，operator 需求把资源方针调整至希望状况，这个调整进程称为 Reconcile。

再仔细探求一下，ByteDoc 集群分为 3 个组件，只需 Mongos、config server、shard 三个组件都到达希望状况，最终将组件“衔接”起来，整个集群也到达希望状况了；

所以咱们能够将整个集群的 Reconcile，分解为对若干个模块 Reconcile，当每个小的模块都到达希望状况，整个集群也到达了希望状况，bytedoc operator 大致是基于这样的规划理念。

所以，咱们的 operator 大致流程如下：

ByteDoc 3.0：MongoDB 云原生实践

状况办理 – Status

kubernetes.io/zh/docs/con…

Status 望文生义便是用来存储一个资源方针当时状况的，能够充当状况机或小型存储运用。能够用来完结：

  • 一次性操作的完结状况：如初始化是否完结
  • 镜像/服务版别
  • 组件 status
  • 集群晋级进度操控
  • 备份进度操控
  • 资源改变是否完结
    • 一般记录在字段observedGeneration
    • 当咱们对集群 CR 做改变时，metadata 中的 generation 计数会 +1，operator 需求在到达这次改变的希望状况时，设置持平的observedGeneration计数，以便利查询 CR 改变已完结。
  • 等等
status:
replica_set:
ll2022-shard-0:
inline:
added_as_shard:true
initialized:true
read_only_ready:true
ready:3
size:3
status:ready
placement:
vdc1:
ready:3
size:3
status:ready
vdc:vdc1
...

资源模板化办理 – Helm

上面提到，ByteDoc 每个组件实际上用了 K8s 内置的资源来办理的，一般状况下，咱们不需求从头编写整个 CR 的 yaml 文件，更多的是调整一个固定模板里的动态参数，比如 mongos 的实例数，CPU、Mem 资源约束等。

从此动身，工程完结上就有两种方向：

  • 将 yaml 模板硬编码到代码中，经过变量替换，生成方针的资源文件；
  • 将 yaml 模板以文件的方式寄存，经过字符替换，生成方针的资源文件；

模板烘托与资源发布

咱们选用的是第二种方法的一个较为高雅的版别，用 Helm (code)办理内置资源文件的烘托和发布 在 operator 镜像中，咱们依照 helm 的规范，维护了一系列 charts 文件。

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在创立资源时，运用 helm sdk，将参数烘托到 charts 模板中，生成实际的资源 yaml，接着发布到 worker K8s 集群中，operator 只需求等候资源完全 ready 就能够继续履行改变了。

模板版别办理

另一个高雅的当地在于，此计划能够寄存不同版别的 charts 模板，按版别区分为不同的目录；

当咱们需求发布一个新版别的 charts 模板时，旧版别的服务并不会受到影响；而新创立的服务能够运用新版别的 charts 模板。

避免误操作

引入 K8s 帮助咱们交给/办理集群有很多便利之处，但实际上也是一把双刃剑，能够不经意地误操作多数集群，导致数据库服务可用性受损。

可能的场景包含：

  • 误删去集群资源方针 -> 导致服务下线
  • 误缩容实例至 0 -> 无实例供给服务
  • 误删去 CRD -> 导致所有对应资源方针删去，所有服务下线

Finalizers

kubernetes.io/zh/docs/con…

这是一个 K8s 避免误删去原生的解决计划，它是一个标明位，任何涉及删去的操作，都需求查看是否存在 finalizers。

  • 当 finalizer 存在时，经过 API Server 的删去资源的恳求都会被 block 住，直到 finalizer 被铲除；
  • 一般 finalizer 符号由对应的 operator 办理，在每次改变发生时，查看并添加 finalizer 符号；
  • 当接收到删去恳求时，判别是否满意删去条件。在咱们的场景下，一般需求等候 7 天的删去冷静期，所以假如遇到误删去操作，咱们是有 7 天的时间进行康复的；

实例数量缩容下限

这是一个很简略的计划，在接收到 CR 缩容改变时，查看其数量是否 > 0，不接受 = 0 的缩容，避免极端状况下，无可用实例的状况。

容灾才能

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实践作用

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